使用 Python (pyomo) 的数学优化投资模型
最后更新 10/2022
MP4 | 视频：h264、1280×720 | 音频：AAC，44.1 KHz
语言：英语 | 大小：1.83 GB | 时长：4h 12m
你会学到什么
- Pyomo 和 Python
- 从零开始的数学优化模型
- 能源投资问题。重点：可持续能源。全部基于Python。
- 字幕是手动创建的。因此，它们是完全准确的。它们不是自动生成的。
- giannelos dot com 官方证书的一部分
要求
唯一的前提是参加“giannelos dot com”计划的第一门课程，即“工作场所一直出现的数据科学代码”课程。
描述
课程内容：
本课程教授如何应用数学优化，以找到最经济（最佳）的投资决策，并应用于能源。数学优化模型是一种数据科学模型，用于经济分析。在这种情况下，本课程展示了如何使用这些模型来分析能源基础设施投资。重点放在可再生能源基础设施上，例如风电场、太阳能光伏和水力发电装置。
本课程的想法是，您要么拥有自己的咨询公司，要么为咨询公司工作，其客户是对能源投资感兴趣但尚未决定何时开始建设，选择哪个位置的公司，他们是不确定费用是多少。
您将建立一个优化模型，尽可能准确地模拟客户的具体要求，并产生可以向客户解释的结果。
客户将提供一些需要考虑的输入数据（通常是 Excel 文件）。这意味着优化模型必须读取客户端提供的输入数据，这可以通过 Python 完成。
在本课程中，将详细展示整个过程。
作者介绍
我是伦敦帝国理工学院的一名研究员，在获得博士学位之前、期间和之后，我在学术界和工业界的交叉点参与了 10 多年的高科技项目。我也是数据科学 giannelos dot com 项目的创始人。
- 伦敦帝国理工学院分析和数学优化应用于能源投资的哲学博士 (Ph.D.)，以及电力系统和经济学的工程硕士 (M. Eng.)。
重要说明：
- 先决条件：Workplace 中一直出现的课程数据科学代码。
- 每个细节都有解释，这样您就不必在网上搜索或猜测。最后，您会对自己的知识和技能充满信心。
- 我们从头开始，因此您根本不需要提前做任何准备工作。只需按照屏幕上显示的内容进行操作，因为我们会慢慢进行并详细解释所有内容。
此课程面向哪些人：
- 企业家
- 经济学家。
- 谷歌搜索率高的 giannelos dot com 计划的成员
- 投资银行家
- 学者、博士生、硕士生、本科生
- 研究生和博士生。
- 数据科学家
- 能源专业人士（投资规划、电力系统分析）
- 软件工程师
- 金融专业人士
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